计算机通信网优化遗传算法应用分析

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摘要：本文在介绍遗传算法与计算机通信网概述的基础上，研究了遗产算法在计算机通信网优化中的应用价值，探讨了遗产算法在计算机通信网优化中的具体应用，分析了遗传算法应用下计算机通信网优化设计结果。希望通过这次研究，为相关领域技术人员提供有效的借鉴和参考。

关键词：计算机；通信网；优化；遗传算法；应用

引言

遗传算法作为生物遗传法则的重要内容，不仅在实现生物快速进化方面发挥出重要作用，还在计算机通信网络优化中体现出非常重要的应用价值，因此，在遗传算法的应用下，加强对计算机通信网络的优化是势在必行。

1遗传算法与计算机通信网概述

1.1遗传算法概述

遗传算法主要用于对遗传变异、优胜劣汰自然选择等生物现象的模拟，通过对交叉和变异进行初始化和求解，并在这一代中形成多种候选解，然后，通过利用适应度函数进行相应计算和求解，从所有的子代中选择出最优子代，接着，再次采用交叉、变异等方式，自由组合选择出的优秀子代，最终形成新的优秀子代，直到达到指定的子代数目目标即可。遗传算法基本流程图如图1所示。从图中可以看出，遗传算法在具体的应用中，需要通过对生物的自然进化进行模拟，并采用搜索最优解的方式，完成对生物的智能进化。该算法具有以下特征：第一，淘汰传统算法的最优原则，严格遵循满意原则；第二，要以群体为出发点，严格遵循并行性原则；第三，必须在应用适应度函数的基础上，确保相关领域问题的有效解决；第四，通过对生物自然进化过程的科学模拟，在综合考虑选择和变异相关问题的前提下，强化随机性特征；第五，具有良好的扩展性。由此可见，遗传算法作为新颖的智能计算技术，在计算机通信网络优化领域中得到了广泛地应用和普及，并取得了良好的应用效果。

1.2计算机通信网概述

计算机通信网，顾名思义，就是指采用通信设备与传输媒体相互连接的方式将大量的计算机有效地连接起来，然后，在利用通信软件的基础上，实现多台计算机之间的数据信息的安全、高效地传递，从而最大限度地发挥出交换系统的应用价值。同时，计算机通信网的出现和应用为实现多台计算机之间数据信息的传输和交互提高了重要的技术支持。同时，随着我国计算机技术的迅猛发展，计算机通信技术也取得了迅猛发展，在这样的背景下，计算机通信网的功能变得更加强大。计算机通信网的应用价值主要体现在以下几个方面：第一，可以实现数据信息地快速传输和共享，能够确保系统正常、稳定、可靠、安全地运行；第二，通过利用分布式处理方式，可以对相应的管理对象进行实时监督和管理，避免网络黑客、不法分子的非法入侵和恶意攻击，保证了数据信息的真实性、可靠性和安全性；第三，能够最大化地节省软硬件的开销成本。因此，计算机通信网的普及和应用为促进我国信息向现代化、智能化方向发展提供了重要保障。

2遗产算法在计算机通信网优化中的应用价值

遗传算法的应用可以对组合优化问题以及复杂函数的相关优化问题进行有效解决，因此，在计算机通信网优化领域中得到了很好的应用，其应用价值主要体现在以下几个方面：第一，搜索选择范围广。在遗传算法的应用背景下，相关领域技术人员对计算机通信网进行优化选择的过程中，可以将那些需要优化处理的变量全部作为搜索对象进行处理，从而实现对选择范围的进一步扩大和优化，进而为高效地解决相关优化问题提供了重要的依据和参考。第二，工作效率高。通过将遗传算法应用到计算机通信网优化中，网络用户可以实现多个解群之间重要数据信息的快速搜索，极大地提高搜索效率和效果，为网络用户搜索资源节约大量的时间成本和精力成本。第三，针对性强。遗传算法在具体的应用中，重点采用了最优方法对计算机通信网相关优化问题进行解决，避免对垃圾、无用数据信息的利用，从而很好地保证了计算机通信网优化的针对性和高效性。

3遗传算法在计算机通信网优化中的应用

3.1计算机通信网优化设计原则

在遗传算法的应用背景下，为了进一步保证计算机通信网优化设计水平，相关领域技术人员必须要严格遵循以下设计原则，从而实现计算机通信网的标准化、规范化优化和设计。只有这样，才能充分发挥遗传算法的应用价值，实现计算机通信网健康、可持续发展。第一，连通性原则。在对计算机通信网进行优化设计的过程中，要严格遵循连通性原则，确保多台计算机之间能够有效连通，并对那些因网络设备故障而导致连通出现不畅等问题的及时解决，以确保多个计算机通之间的有效连通。第二，可靠性原则。在对计算机通信网进行优化和设计的过程中，要确保通信网相关设备运行的可靠性和安全性，避免相关设备在使用的过程中出现故障问题；同时，还要保证通用信道与相关设备之间数据信息传递的流畅性和稳定性。

3.2遗传算法在计算机通信网优化中的具体应用步骤

在遗传算法的应用背景下，计算机通信网在具体的优化和设计的过程中，需要严格按照以下规定好的步骤进行，避免因算法错误而严重影响计算机通信网优化设计工作的顺利开展，从而给企业或者个人带来不可估量的经济损失。第一，确立编码方案。采用编码程序的方式产生的序列被称作“染色体”，这些染色体经过组合和处理后随机形成一组新的初始染色体，而这些初始染色体作为一种初始群体应用在计算机通信网优化设计中。第二，进行适应度运算。在这一环节中，相关领域技术人员需要采用适应度运算的方式对初始群体数据进行相关运算，并形成多组解，然后，在多组解这一范围内，对所有染色体的适应度进行科学分析和精确计算，以求出最终解。第三，选择运算。根据计算机通信网优化设计相关标准和要求，采用遗传的方式将所需要的染色体基因遗传到指定的下一代群体中，当遗传操作处理完毕后，对其遗传结果进行相应的概率运算，然后采用随机生成的方式，形成新的下一代染色体，并保证这些染色体能够符合相关条件和要求。第四，交叉运算。对于那些形成的新染色体，相关领域技术人员需要对其进行科学配对，同时，还要对它们的交叉概率进行精准计算，然后，根据计算的交叉概率，对染色体进行部分位置的互换。第五，变异运算。在这一环节中，主要以变异概率计算为主，改变染色体的变异点，然后，采用重复之前运算步骤的方式，直到形成的多个优良个体为止，新形成的优良个体就是计算机通信网优化的最终结果。

4遗传算法应用下计算机通信网优化设计结果分析

在matlab环境下，通过应用遗传算法，将形成的优良个体作为计算机通信网优化设计的最终结果。在对计算机通信网进行优化期间，如果将网络费用、可靠性、费用满意度放在至关重要的位置，那么在对综合满意度尽早计算时，需要将Wc、Wr、Wd均取值为1/3，在这样的情况下，得到的最终优化结果如表1所示。从表中的数据可以看出，在可靠度相同的条件下，可以取得良好的满意度，有效地保证了计算机通信网优化设计水平。

5结束语

在遗传算法的应用背景下，可以对计算机通信网相关的优化问题变得简单化，从而求出多个最优解，这些优化成果得益于遗传算法结构简单、搜索效率高、质量高等优点。想象遗传算法在未来的发展中将会有更加广阔的应用前景。

参考文献

[1]张馨.计算机网络优化设计中遗传算法的应用[J].数字技术与应用,2020,38(6):105-106.

[2]苏文清.试论遗传算法下的计算机网络优化设计[J].信息通信,2019,(10):118-119.

[3]刘兴建,陈晓.计算机网络优化设计中遗传算法的应用[J].电脑知识与技术,2019,15(12):186-188.

作者：孙金玉 单位：中国联合网络通信有限公司枣庄市分公司